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3.1 相关分析(2)斯皮尔曼相关
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4.1 空间自相关(2)全局空间自相关
4.1 空间自相关(1)空间权重矩阵
3.1 相关分析(1)皮尔逊相关
3.1.1 相关分析的实验
4.1 空间自相关(3)局部空间自相关
3.6 主成分分析(1)主成分分析的基本原理
3.5 系统聚类分析(3)最短距离聚类
2.5.1 基尼系数的计算实验
3.1 相关分析(4)复相关
3.3 时间序列分析(2)趋势拟合方法
3.8 马尔科夫预测
3.4 mann-kendall检验(1)趋势检验
5.2.1 层次分析方法实验
4.2 地统计分析(3)变异函数
第二讲9.14
4.2 地统计分析(4)克吕格插值基本原理
3.7.1 趋势面分析实验
4.2 地统计分析(5)克吕格插值应用实例
3.1 相关分析(3)偏相关
3.6 主成分分析(3)应用实例
3.3 时间序列分析(3)季节变动预测
3.5 系统聚类分析(1)聚类要素的处理
3.5 系统聚类分析(4)最远距离聚类
3.3 时间序列分析(1)基本原理
3.2 回归分析(2)多元线性回归
4.1.1 空间自相关实验
3.6 主成分分析(2)主成分分析的计算步骤
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3.2 回归分析(1)一元线性回归
3.2.4 逐步回归实验
3.6.1 主成分分析实验
3.5 系统聚类分析(2)直接聚类
4.2 地统计分析(2)协方差函数
2.4 地理数据的预处理(2)统计指标
4.2.1 地统计分析实验
3.2 回归分析(4)逐步回归
3.3.3 自相关和自回归实验
24法考客观刑法柏浪涛冲刺密卷考前聚焦
3.8.1 马尔科夫预测实验
3.7 趋势面分析